## Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Karakter Kabataku Menggunakan Metode Bidirectional Associative Memory (BAM) Kontinu

## Padma Mike Putri M
Manajemen Informatika, AMIK KOSGORO, Solok, Indonesia Email: miekemadri90@gmail.com Email Penulis Korespondensi: miekemadri90@gmail.com Submitted 23-10-2022; Accepted 30-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Jaringan saraf Tiruan  merupakan sebuah paradigma  pemprosesan sebuah informasi dengan system kerja menggunakan konsep biologi dalam  proses  pengolahan  sebuah  informasi  sehingga    memiliki  kemampuan  yang  mirip  dengan  otak  manusia,  Jst  mampu menyelesaiakan permasalahan menggunakan ilmu ketidakpastian seperti pengenalan Pola Kabataku. Kabataku Merupakan Operator karakter yang digunakan dalam ilmu Matematika dengan Konsep X, :, + dan -, Pengenalan Operator karakter ini menggunakan konsep kecerdasan buatan, yaitu menggunakan teori dan proses Jaringan Saraf Tiruan. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui Efektivitas dari  Metode  BAM  Kontinu  dalam  mengenali  Pola  karakter  Kabataku  dalam  operasi  perhitungan  dalam  ilmu  Matematika.  Metode Bidirectional Associative Memory (BAM) mempunyai kemampuan dalam associative memory atau content addressable memory dapat dipanggil dengan cara  menggunakan bagian yang tersimpan dalam memori itu sendiri. BAM  pada jaringan saraf tiruan  mempunyai 2  lapisan    yaitu  lapisan input dan  lapisan output yang  saling  berhungan  antara  keduanya  disebut  juga  dengan  istilah  bidirectional, dengan proses kerja jika bobot matriks dari sinyal yang dikirim dari lapisan input X ke lapisan output Y adalah W , maka bobot matriks dari sinyal yang dikirim dari lapisan output Y ke lapisan input X adalah WT . Metode BAM Kontinu akan mengubah input ke output secara  lebih  halus  dengan  nilai  yang  terletak  pada  range  [0,1].  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  fungsi  sigmoid.  Hsil  akhir pengenalan pola nilai x1= [-8 -12], x2 =[ 8 0], x3 [12 8], x4= [16 12] Tidak semua Pola Sesuai dengan target.
Kata Kunci: Kecerdasan Buatan; Jaringan Saraf Tiruan; Pengenalan Pola; BAM Kontinu, Sigmoid

## Abstract
Artificial  neural  network  is  an  information  processing  paradigm  with  a  working  system  using  biological  concepts  in  processing information  so  that  it  has  capabilities  similar  to  the  human  brain,  Jst  is  able  to  solve  problems  using  uncertainty  science  such  as Kabataku pattern recognition. Kabataku is a character operator used in Mathematics with the concepts of X, :, + and  -. Introduction This character operator uses the concept of artificial intelligence, which uses the theory and process of Artificial Neural Networks. The purpose of this study is to determine the effectiveness of the Continuous BAM method in recognizing Kabataku character patterns in arithmetic operations in mathematics. The Bidirectional Associative Memory (BAM) method has the ability in associative memory or content addressable memory can be called by using the part stored in the memory itself. BAM in an artificial neural network has 2 layers, namely the input layer and the output layer that are interconnected between the two, also called bidirectional, with the work process if the matrix weight of the signal sent from the input layer X to the output layer Y is W, then the matrix weight of the signal sent from the output layer Y to the input layer X is WT . Continuous BAM method will change the input to output more finely with a value that lies in the range [0,1]. The activation function used is the sigmoid function. The final result of pattern recognition is x1= [- 8 -12], x2 =[ 8 0], x3 [12 8], x4= [16 12] Not all patterns match the target.
Keywords: Artificial intelligence; Artificial Neural Networks; Pattern Recognition; Continuous BAM; Sigmoid

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan Buatan/ Artificial Intelegence (AI) merupakan salah satu bagian ilmu komputer yang  membuat agar mesin (komputer)  dapat  melakukan  pekerjaan  seperti  dan  sebaik  yang  dilakukan  oleh  manusia  [1].  Jaringan  saraf  tiruan merupakan teknik komputasi yang tepat karena teknik komputasi ini dikembangkan berdasarkan cara kerja sistem saraf biologis  manusia  sehingga  memiliki  kemampuan  untuk  mempelajari  dan  mengenali  sesuatu,  sekalipun  terdapat penyimpangan ( noise ) [2]. Jaringan Saraf Tiruan tercipta sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia (human  cognition) yang  didasarkan  atas  asumsi  pemrosesan  informasi  terjadi  pada  elemen  sederhana  yang disebut  neuron,  sinyal  mengalir  diantara  sel  saraf  /  neuron  melalui  suatu  sambungan  penghubung,  setiap  sambungan penghubung memiliki bobot yang bersesuaian. Bobot ini akan digunakan untuk menggandakan / mengalikan sinyal yang dikirim melaluinya dan setiap sel saraf akan menerapkan fungsi aktivasi terhadap sinyal hasil penjumlahan berbobot yang masuk kepadanya untuk menentukan sinyal keluarannya [3]. Jaringan Saraf Tiruan (JST) telah banyak diterapkan dalam menyelesaikan masalah dalam berbagai bidang [4]. Penggunaan Jaringan Saraf Tiruan dalam aplikasi pengenalan karakter dapat menyederhanakan kode secara dramatis dan meningkatkan kualitas pengenalan sehingga dapat  mencapai kinerja yang  baik  [5].  Implementasi  kecerdasan  buatan  sudah  banyak  diterapkan  pada  aplikasi  untuk  mengenali  pola  dalam melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  tertentu.  Salah  satu  model  kecerdasan  buatan  yang  banyak  diimplementasikan adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST).  JST  dimodelkan  berdasarkan  jaringan  saraf  biologi  manusia  dalam  memperoleh informasi [6]. Jaringan saraf tiruan memiliki 2 metode yaitu metode pembelajaran terbimbing ( Supervised lerning ) dan metode pembelajran tidak terbimbing ( Unsupervised learning ). Metode Backpropagation atau metode propagasi balik adalah  jaringan  saraf  tiruan  dengan  metode  pembelajaran  terbimbing  dengan  metode  berupa  penurunan  nilai  gradien untuk meminimalkan nilai kuadrat eror keluaran [1]. Jaringan Saraf Tiruan merupakan pemodelan data yang kuat yang mampu  menangkap  dan  mewakili  hubungan Input-Output yang  komplek , karena  kemampuannya  untuk  memecahkan
beberapa  masalah  relatif  mudah  digunakan,  ketahnan  untuk  mengimput  data  kecepatn  untuk  eksekusi,  dan menginisialisasikan sistem yang rumit [7].
BAM merupakan salah bentuk dari jaringan Heteroassociative memory, yang dikembangkan oleh Kosko (1988). BAM menyimpan pola pelatihan dalan matriks n x m yang merupakan perkalian dari vektor input dan target pelatihan (outer product).  Arsitektur  BAM  terdiri  dari  2  lapisan  yang  dihubungkan  oleh  lintasan koneksi  weight.  Jaringan  akan beriterasi, mengirimkan sinyal pulang pergi antara kedua lapisan sampai semua neuron menjadi stabil (semua aktivasi neuron  konstan).  BAM  dapat  memberikan  respon  terhadap input dari  kedua  lapisan.  Weight  bersifat  2  arah (bidirectional)[15]. Ada 2 jenis saraf tiruan Bidirectional Associative Memory (BAM), yaitu:
a. Bidirectional  Associative  Memory  Diskret  Pada  Bidirectional  Associative  Mmemory  (BAM)diskret,ada  2  tipe input an, yaitu biner dan bipolar.
b. Bidirectional  Associative  Memory  Kontinu  BAM  kontinyu  akan  mentransformasikan input secara  lebih  halus  dan kontinu kekawasan output dengan nilai yang terletak pada range [0,1 [16].
Pada BAM diskret ada 2 kemungkinan tipe data, yaitu biner dan bipolar. Matriks bobot awal dibuat sedemikian rupa sehingga dapat menyimpan pasangan vektor input dan vektor output s(p)-t(p), dengan p = 1, 2, 3, ..., P [17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Nilai-nilai parameter pada JST termasuk nilai hidden neuron, input neuron dan nilai bobot (weight) diproses pada saluran yang bersifat publik, karena setiap bobot vektor akan dipilih secara acak Jaringan saraf terdiri dari neuron-neuron yang saling berhubungan [8]. Hubungan antara neuron ini berfungsi untuk mentransformasikan informasi yang diterima lewat unit input untuk dikirim ke unit keluaran dan menuju ke neuron yang lain [9] Pada jaringan saraf, hubungan ini dikenal dengan bobot. Informasi tersebut disimpanpada suatu nilai tertentu pada bobot tersebut. Gambar 1 menunjukkan struktur neuron pada jaringan saraf [10].

## Gambar 1. Susunan Neuron Jaringan Saraf
Baik  tidaknya  suatu  model jaringan  saraf  tiruan ditentukan  oleh  hubungan  antar neuron  atau  arsitektur jaringan  saraf  tiruan  itu  sendiri.  Neuron  terkumpul  dalam laporan yang disebut neuron layer yang terbagi menjadi tiga lapisan :
a. Lapisan Input ( Input Layer), unit dalam lapisan input ini disebut unit input yang  bertugas  menerima  pola input an dari  luar  yang  menggambarkan suatu perprobleman
b. Lapisan  tersembunyi  (hidden  layer),  unit  dalam  lapisan tersembunyi disebut unit tersembunyi, yang mana nilai output tidak dapat diamati secara langsung.
c. Lapisan output ( Output Layer), unit  dalam  lapisan output disebut  unit output yang merupakan penyelesaian jaringan saraf tiruan terhadap suatu perprobleman[11].
Pengenalan  pola  merupakan  langkah  perantaraan  bagi  proses  menghilangkan  dan  menormalkan  gambar  dalam satu  cara  (pemrosesan  gambar  ( image  processing ),  teks  dll.),  pengiraan  ciri-ciri,  pengkelasan  dan  akhirnya  post- pemrosesan  berdasarkan  kelas  pengenalan  dan  aras  keyakinan.  Pengenalan  pola  berkaitan  dengan  langkah pengklasifikasian. Dalam kasus tertentu, sebagaimana dalam jaringan  saraf ( neural networks) , pemilihan ciri-ciri dan pengambilan juga boleh dilaksanakan secara  semi otomatis atau otomatis sepenuhnya[12].Penelitian ini menggunakan JST dengan melalui tiga representasi pola input , yaitu representasi biner, bipolar dan kontinu  [13]. [14]Fungsi aktivasi kedua adalah sigmoid bipolar yang memiliki jangkauan nilai [-1,1] dan didefinisikan sebagai:
𝑓(𝑥) = 2 1+exp(−σ𝑥) − 1 (1)
dengan
𝑓(𝑥) = σ 2 [1 + 𝑓(𝑥)][1 − 𝑓(𝑥)]
(2)
Metode  Penelitian  menggunakan  BAM  Kontinu  dengan  proses  menguban input ke output secara  lebih  halus dengan  nilai  yang  terletak  pada  range  [0,1]  dengan  menggunakan  Fungsi  Aktivasi  Sigmoid,  Proses  kerja  Metode  ini diantaranya:
Untuk vektor input biner, matriks bobot ditentukan sebagai :
𝑤 𝑖𝑗 = ∑ (2 ∗ 𝑠 𝑖 (𝑝) − 1)(2 ∗ 𝑡 𝑖 (𝑝) − 1) 𝑝 (3)
Sedangkan fungsi aktivasi yang digunakan adalah : Yj Untuk lapisan output :
𝑦 𝑗 = { 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 > 0
𝑦 𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 = 0
0; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 < 0
(5)
Xi Untuk lapisan input
𝑥 𝑖 = { 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 > 0 𝑥 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 = 0 0; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 < 0 (6)
Sedangkan untuk vektor input bipolar, matriks bobot ditentukan sebagai :
𝑤 𝑖𝑗 = ∑ (𝑠 𝑖 (𝑝) ∗ 𝑡 𝑖 (𝑝)) 𝑝 (7)
Sedangkan fungsi aktivasi yang digunakan adalah : Yj Untuk lapisan output :
𝑦 𝑗 = { 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 > 𝜃
𝑦 𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 = 𝜃 −1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 < 𝜃 (8)
Xi Untuk lapisan input
𝑥 𝑖 = { 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥_𝑖𝑛 𝑖 > 𝜃 𝑥 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 = 𝜃 −1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 < 𝜃
(9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa pada algoritma BAM dapat digunakan dalam mengenali hasil ekstraksi pola dari karakter / huruf. Algoritma ini mampu  mengenali  hasil  atau  proses  pengenalan.  Dalam  kasus  ini  ada  4  Pola  Karakter  yang  harus  diselesaikan  untuk memperoleh  nilai Output sehingga  sesuai  dengan  target  yng  diharapkan.  Konsep  algoritma  ini  menggunakan  sistim MATRIK 3 X3. Jaringan BAM untuk memetakan Pola (x,:,+ dan -) yang dipresentasikan dalam bentuk bipolar
a. Pola Karakter Operasi Matematika Operator (x)
Gambar 1. Pola X
b. Pola Karakter Operasi Matematika Operator (:)
Gambar 2. Pola :
c. Pola Karakter Operasi Matematika Operator (+)
d. Pola Karakter Operasi Matematika Operator (-)
Gambar 4. Pola -
Pola X dan : disimpan dala (1, -1) Pola + dan - disimpan dalam pola (1, 1) Matriks dan bobot untuk menyimpan Pola (x,:+ -) adalah sebagai berikut
𝑊 (Tanda x) =
| | | 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 | | | [1, -1]
| | | 1 −1 1
−1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1
−1 1 −1 1 −1 | | | 𝑊 (Tanda∶) = | | | −1 1 −1 1 1
1 −1 1 −1 | | | [1, -1]
| | | −1 1 −1 1 1 1 −1 1 −1
1 −1 1 −1 −1 −1 1 −1 1 | | | 𝑊 (Tanda+) = | | | −1 1 −1 1
1 1 −1 1 −1 | | | [1, 1] | | | −1 1 −1
1 1 1 −1 1 −1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 | | | 𝑊 (Tanda−) = | | | −1 −1 −1 1 1 1 −1 −1 −1 | | | [1, 1] | | | −1 −1 −1
1 1 1 −1 −1 −1 −1 −1 −1 1 −1 1 −1 −1 −1 | | |
w = w(tandax) + w(tanda: )w(tanda + w(tanda −))
| | | 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 | | | + | | | −1 1 −1 1 1 1 −1 1 −1 1
−1 1 −1 −1 −1 1 −1 1 | | | + | | | −1 1 −1 1 1 1 −1 1 −1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 1 −1 | | | + | | | −1 −1 −1 1 1 1 −1 −1 −1
−1 −1 −1 1 −1 1 −1 −1 −1 | | | = | | | −2 0 −2 2 4 2 −2 0 −2 −2 0 −2 2 0 2 −2 0 −2 | | |
Matriks Bobot W adalah matriks bobot yang menghubungkan antara nauron nauron lapisan input ke lapisan output, sedangkat matriks yang menghubungkan ke nauron-nauron lapisan output ke lapisan input adalah W T. Pengujian tanda ini diberi tanda Input Vektor “X
a. Y_in 1= x 1*W = [1 − 1   1 − 1   1 − 1   1 − 1   1]
| | | −2 0 −2 2
4 2 −2 0 −2
−2 0 −2 2 0 2 −2 0 −2 | | | = [−8  − 12]
Maka : 𝑦_ 𝑖𝑛1 = [1, −1) = Tidak Sama Dengan Target yang diharapkan
b. Y_in2 = x2 ∗ W  == [−1  1    − 1 − 1    1 − 1    − 1  1  − 1]
| | | −2 0 −2
2 4 2 −2 0 −2 −2 0 −2 2 0 2 −2 0 −2 | | | = [8  0] Maka : y_in 2 =[1,-1] = Tidak Sama Dengan Target yang diharapkan
c. Y_in 3 = X 3 *W=   [-1   1   -1  1   1  1  -1   1   - 1]
| | | −2 0 −2
2 4 2 −2 0 −2 −2 0 −2 2 0 2 −2 0 −2 | | | = [12  8] Maka : y_in 3 =[1,-1] =  Sama Dengan Target Pola yang diharapkan
d. Y_in = X 4 *W=   [-1   -1   -1   1   1  1  -1   -1   - 1]
| | | −2 0 −2
2 4 2 −2 0 −2 −2 0 −2 2 0 2 −2 0 −2 | | | = [16 12 ]
Maka : y_in 4 =[1,-1] =  Sama Dengan Target Pola yang diharapkan Fungsi Aktifasi
𝑦 𝑗 =
{ 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 > 𝜃
𝑦 𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 = 𝜃 −1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑦_𝑖𝑛 𝑗 < 𝜃 (10)
Fungsi Aktifasi
𝑥 𝑖 = { 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑥_𝑖𝑛 𝑖 > 𝜃 𝑥 𝑖 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 = 𝜃
−1; 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑥_𝑖𝑛 𝑖 < 𝜃
(11)
Maka : y_in 2 =[1,-1] = Sama Dengan Target yang diharapkan Hasil Akhir yang diperoleh bahwa nilai x1= [-8 -12], x2 =[ 8 0], x3 [12 8], x4= [16 12] tidak semuanya sesuai dengan yang diharapkan, Hanya nilai x3 dan x4 yang memenuhi nilai yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan proses pengujian, maka dapat diperoleh beberapa kesimpulan yang dapat diambil yaitu,Jaringan saraf Tiruan  menggunakan  Algoritma  Bidirectional  Associative  Memory  (BAM)  dapat  digunakan  dalam  pengenalan  Pola Karakter Kabataku, namu tidak semuanya menghasilkan nilai Output yang diharapkan. Hasil Pengujian X1,X2,X3 dan X4 dengan nilai  x1 [8 -12], x2 [8 0], x3 [12 8], x4[16 12]. Pola Tanda (x dan ; ) X2 Tidak sesuai dengan dengan target, karena (x, : disimpan dengan nilai[1, -1] . Sedangkan (+,-) sesuai dengan target yang disimpan dengan nilai[1,1] sehingga pola bisa dikenali oleh akgoritma, Pola yang dikenali hanya pola X3 dan X4. Hasil Output yang dihasilkan pada algoritma Bidirectional Associative Memory (BAM) tidak selalu sesuai dengan target karena nilai masukkan input memiliki Pola yang berbeda. Untuk memperoleh nilai target yang diinginkan diperlukan beberapa kali proses pencarian agar hasil nilai karakter  pola  kabataku  meningkatkan  nilai  akurasi  pengenala  pola.  Untuk  mendapatkan  nilai  yang  akurat  diperlukan proses pelatihan.

## REFERENCES
[1] M. U. Musthofa, Z. K. Umma, and A. N. Handayani, “Analisis Jaringan Saraf Tiruan Model Perceptron Pada Pengenalan Pola Pulau di Indonesia,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , vol. 11, no. 1, p. 89, 2017, doi: 10.32815/jitika.v11i1.56.
[2] R.  Husen et  al. , “Pengenalan Pola Sidik Jari Berbasis Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik,” Pengenalan  Pola Sidik  Jari Berbasis Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik , vol. 1, no. 1, pp. 1–20, 2015.
[3] N.  Feri  Rahmadani,  Akim  M.H. Pardede,  “Jaringan  Saraf  Tiruan Prediksi  Jumlah  Pengiriman  Barang  Menggunakan Metode Backpropagation ( Studi Kasus : Kantor Pos Binjai ),” Jtik (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , vol. 5, no. 1, pp. 100–106, 2021.
[4] Z. Arifin, “Jaringan Saraf Tiruan Bidirectional Associative Memory (BAM) Sebagai Identifikasi Pola Sidik jari Manusia,” Jurnal Informatika Mulawarman Program Studi Ilmu Komputer Universitas Mulawarman , vol. 4, no. 1, pp. 21–26, 2009.
[5] D. Avianto, “Pengenalan Pola Karakter Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Algoritma Momentum Backpropagation Neural Network,” Jurnal Informatika , vol. 10, no. 1, pp. 1199–1209, 2016, doi: 10.26555/jifo.v10i1.a3352.
[6] M.  Fadhilla,  M.  R.  A.  Saf,  and  D.  S.  S.  Sahid,  “Pengenalan  Kepribadian  Seseorang  Berdasarkan  Pola  Tulisan  Tangan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) , vol. 6, no. 3, 2017, doi: 10.22146/jnteti.v6i3.340.
[7] A. Sudarsono, “Jaringan Saraf Tiruan Untuk Memprediksi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Bacpropagation (Studi Kasus Di Kota Bengkulu),” Jurnal Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016, doi: 10.37676/jmi.v12i1.273.
[8] A. Fadlil, I. Riadi, and A. Nugrahantoro, “Kombinasi Sinkronisasi Jaringan Saraf Tiruan dan Vigenere Cipher untuk Optimasi Keamanan  Informasi,” Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  81–95,  2020,  doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.3945.
[9] Ansori, “Pengenalan Pola Dua Dimensi Sederhana Dengan Jaringan Saraf Tiruan Hebb,” Paper Knowledge . Toward a Media History of Documents , vol. 3, no. April, pp. 49–58, 2015.
[10]  S. Purba, “Pengenalan Karakter Menggunakan Metode Bidirectional Associative Memory ( Bam ) Kontinu,” vol. 11, no. 01, pp. 89–101, 2019.
[11]  J. D. Susatyono, Kecerdasan Buatan, Kajian Konsep dan Penerapan . 2021.
[12]  J. Coding, S. K. Untan, H. Masrani, I. Ruslianto, J. S. Komputer, and J. S. Informasi, “Pada proses segmentasi ini dibagi menjadi dua bagian , yaitu segmentasi baris dan,” vol. 06, no. 02, pp. 69–78, 2018.
[13]  G.  A.  Pauzi,  “Sistem  Identifikasi  dan  Pengenalan  Pola  Citra  Tanda-Tangan  Menggunakan  Sistem  Jaringan  Saraf  Tiruan (Artificial Neural Networks) Dengan Metode Backpropagation,” vol. 03, no. 02, pp. 93–101, 2015.
[14]  D. Muliona Rizki, “Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Huruf,” vol. 2, no. 1, pp. 46–50, 2018.
[15]  K.  L.  Tjung et  al. , “Implementasi  Kombinasi Jaringan Saraf Tiruan Metode Self-Organized Map ( SOM  ) dan Bidirectional Associative Memory ( BAM ) Pada AI Game Action Adventure .,” pp. 1–7, 2013.
[16]  A. Giawa, “Implementasi Metode Bidirectional Associative Memory Pada Absensi Berbasis Identifikasi Wajah ( Studi Kasus : Mts Zending Islam Indonesia Medan ),” vol. 8, pp. 108–111, 2019.
[17]  A.  Azis  and  T.  Kurniawan,  “Identifikasi  Pola  Sidik  Jari  dengan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Bidirectional  Associative  Memory,” Bimipa , vol. 16, no. 3, pp. 7–12, 2006.